统计论文模板(10篇)

导言：作为写作爱好者，不可错过为您精心挑选的10篇统计论文，它们将为您的写作提供全新的视角，我们衷心期待您的阅读，并希望这些内容能为您提供灵感和参考。

篇1

摘要：学习成绩是评价学生素质的重要方面，也是教师检验教学能力、反思教学成果的重要标准。利用大连民族大学统计学专业本科生有关数据（专业基础课成绩、平时成绩和回归分析期末成绩），建立多元線性回归模型，对影响回归分析期末成绩的因素进行深入研究，其结果对今后的教学方法改进和教学质量提高具有十分重要的指导意义。

关键词：多元线性回归；专业基础课成绩；平时成绩；期末成绩

为了实现教学目标，提高教学质量，有效提高学生学习成绩是很有必要的。我们知道专业基础课成绩必定影响专业课成绩，而且平时成绩也会影响专业课成绩，这两类成绩与专业课成绩基本上是呈正相关的，但它们之间的关系密切程度有多大？它们之间又存在怎样的内在联系呢？就这些问题，本文主要选取了2016级统计专业50名学生的四门专业基础课成绩以及回归分析的平时成绩和期末成绩，运用SPSS统计软件进行分析研究，寻求回归分析期末成绩影响因素的变化规律，拟合出关系式，从而为强化学生的后续学习和提高老师的教学质量提供了有利依据。

一、数据选取

回归分析是统计专业必修课，也是统计学中的一个非常重要的分支，它在自然科学、管理科学和社会、经济等领域应用十分广泛。因此研究影响统计学专业回归分析成绩的相关性是十分重要的。

选取了统计专业50名学生的专业基础课成绩（包括数学分析、高等代数、解析几何和概率论）、回归分析的平时成绩和期末成绩，结合多元线性回归的基础理论知识[1-2]，建立多元回归方程，进行深入研究，可以直观、高效、科学地分析各种因素对回归分析期末成绩造成的影响。

二、建立多元线性回归模型1及数据分析

运用SPSS统计软件对回归分析期末成绩的影响因素进行研究，可以得到准确、科学合理的数据结果，全面分析评价学生考试成绩，对教师以后的教学工作和学生的学习会有较大帮助。自变量x1表示数学分析成绩，x2表示高等代数成绩，x3表示解析几何成绩，x4表示概率论成绩，x5表示平时成绩；因变量y1表示回归分析期末成绩，根据经验可知因变量y1和自变量xi，i=1，2，3，4，5之间大致成线性关系，可建立线性回归模型：

（1）

线性回归模型通常满足以下几个基本假设，

1.随机误差项具有零均值和等方差，即

（2）

这个假定通常称为高斯-马尔柯夫条件。

2.正态分布假定条件

由多元正态分布的性质和上述假定可知，随机变量y1服从n维正态分布。

从表1描述性统计表中可看到各变量的平均值1=79.68，2=74.66，3=77.22，4=78.10，5=81.04，1=75.48；xi的标准差分别为10.847，11.531，8.929，9.018，9.221，y1的标准差为8.141；有效样本量n=50。

回归分析期末成绩y1的多元回归模型1为：

y1=-5.254+0.221x1-0.4x2+0.154x3

+0.334x4+0.347x5

从表2中可以看到各变量的|t|值，在给定显著水平？琢=0.05的情况下，通过t分布表可以查出，自由度为44的临界值t？琢/2（44）=2.015，由于高等代数x2的|t|值为0.651小于t？琢/2（44），因此x2对y1的影响不显著，其他自变量对y1都是线性显著的。下面利用后退法[3]剔除自变量x2。

三、后退法建立多元线性回归模型2及数据分析

从模型1中剔除了x2变量，多元回归模型2为：

y1=-5.459+0.204x1+0.149x3+0.377x4+0.293x5（5）

在表4中，F统计量为90.326，在给定显著水平？琢=0.05的情况下，查F分布表可得，自由度為p=4和n-p-1=45的临界值F0.05（4，45）=2.579，所以F>F0.05（4，45），在表5中，所有自变量的|t|值都大于t？琢/2（45）=2.014，因此，多元回归模型2的线性关系是显著的。

四、结束语

通过对上述模型进行分析，即各个自变量对因变量的边际影响，可以得到以下结论：在保持其他条件不变的情况下，当数学分析成绩提高一分，则回归分析成绩可提高0.242分[4-5]；同理，当解析几何成绩、概率论成绩和平时成绩每提高一分，则回归分析成绩分别提高0.149分、0.377分和0.293分。

通过对学生专业基础课成绩、平时成绩与回归分析期末成绩之间相关关系的研究，一方面有利于教师把控回归分析教学课堂，提高教师意识，注重专业基础课教学的重要性，同时，当学生平时成绩不好时，随时调整教学进度提高学生平时学习能力；另一方面使学生认识到，为了更好地掌握回归分析知识，应加强专业基础课的学习，提高平时学习的积极性。因此，通过对回归分析期末成绩影响因素的研究能有效的解决教师教学和学生学习中的许多问题。

统计学毕业论文范文模板(二)：大数据背景下统计学专业“数据挖掘”课程的教学探讨论文

摘要：互联网技术、物联网技术、云计算技术的蓬勃发展，造就了一个崭新的大数据时代，这些变化对统计学专业人才培养模式的变革起到了助推器的作用，而数据挖掘作为拓展和提升大数据分析方法与思路的应用型课程，被广泛纳入统计学本科专业人才培养方案。本文基于数据挖掘课程的特点，结合实际教学经验，对统计学本科专业开设数据挖掘课程进行教学探讨，以期达到更好的教学效果。

关键词：统计学专业；数据挖掘；大数据；教学

一、引言

通常人们总结大数据有“4V”的特點：Volume（体量大），Variety（多样性），Velocity（速度快）和Value（价值密度低）。从这样大量、多样化的数据中挖掘和发现内在的价值，是这个时代带给我们的机遇与挑战，同时对数据分析技术的要求也相应提高。传统教学模式并不能适应和满足学生了解数据处理和分析最新技术与方法的迫切需要。对于常常和数据打交道的统计学专业的学生来说，更是如此。

二、课程教学探讨

针对统计学本科专业的学生而言，“数据挖掘”课程一般在他们三年级或者四年级所开设，他们在前期已经学习完统计学、应用回归分析、多元统计分析、时间序列分析等课程，所以在“数据挖掘”课程的教学内容选择上要有所取舍，同时把握好难度。不能把“数据挖掘”课程涵盖了的所有内容不加选择地要求学生全部掌握，对学生来说是不太现实的，需要为统计学专业本科生“个性化定制”教学内容。

（1）“数据挖掘”课程的教学应该偏重于应用，更注重培养学生解决问题的能力。因此，教学目标应该是：使学生树立数据挖掘的思维体系，掌握数据挖掘的基本方法，提高学生的实际动手能力，为在大数据时代，进一步学习各种数据处理和定量分析工具打下必要的基础。按照这个目标，教学内容应以数据挖掘技术的基本原理讲解为主，让学生了解和掌握各种技术和方法的来龙去脉、功能及优缺点；以算法讲解为辅，由于有R语言、python等软件，学生了解典型的算法，能用软件把算法实现，对软件的计算结果熟练解读，对各种算法的改进和深入研究则不作要求，有兴趣的同学可以自行课下探讨。

（2）对于已经学过的内容不再详细讲解，而是侧重介绍它们在数据挖掘中的功能及综合应用。在新知识的讲解过程中，注意和已学过知识的融汇贯通，既复习巩固了原来学过的知识，同时也无形中降低了新知识的难度。比如，在数据挖掘模型评估中，把混淆矩阵、ROC曲线、误差平方和等知识点就能和之前学过的内容有机联系起来。

（3）结合现实数据，让学生由“被动接收”式的学习变为“主动探究”型的学习。在讲解每种方法和技术之后，增加一个或几个案例，以加强学生对知识的理解。除了充分利用已有的国内外数据资源，还可以鼓励学生去搜集自己感兴趣的或者国家及社会大众关注的问题进行研究，提升学生学习的成就感。

（4）充分考虑前述提到的三点，课程内容计划安排见表1。

（5）课程的考核方式既要一定的理论性，又不能失掉实践应用性，所以需要结合平时课堂表现、平时实验项目完成情况和期末考试来综合评定成绩。采取期末闭卷理论考试占50%，平时实验项目完成占40%，课堂表现占10%，这样可以全方位的评价学生的表现。

三、教学效果评估

经过几轮的教学实践后，取得了如下的教学效果：

（1）学生对课程的兴趣度在提升，课下也会不停地去思考数据挖掘有关的方法和技巧，发现问题后会一起交流与讨论。

（2）在大学生创新创业项目或者数据分析的有关竞赛中，选用数据挖掘方法的人数也越来越多，部分同学的成果还能在期刊上正式发表，有的同学还能在竞赛中取得优秀的成绩。

（3）统计学专业本科生毕业论文的选题中利用数据挖掘有关方法来完成的论文越来越多，论文的完成质量也在不断提高。

（4）本科毕业生的就业岗位中从事数据挖掘工作的人数有所提高，说明满足企业需求技能的人数在增加。继续深造的毕业生选择数据挖掘研究方向的人数也在逐渐增多，表明学生的学习兴趣得以激发。

篇2

2004年的国际保险监管核心原则指出：保险监管当局应该对行业发展中的风险进行管理。管理风险的基础资源是数据信息，美国监管当局在其近百年的发展过程中，充分利用了统计制度，获得了真实、准确、有用的精算和业务数据信息，既保证了财产保险公司科学地对风险进行精算定价，又为实施费率监管提供了基本依据，较好地维护了消费者的利益。借鉴其经验，建立统计制度对完善我国的财产保险费率监管体系、有效遏制费率恶性竞争同样具有重要意义。

一、费率监管是美国财产保险监管体系的重要组成部分

与一般人的印象正好相反，在完全实行财产保险费率市场化的美国，依然存在着严格的费率监管机制。在美国的保险法律规章中，专门规定保险公司所收取的保费必须满足适当性、充分性以及公平公正的原则，美国全国保险监督官协会(NAIC)在其“财产和意外保险费率厘定示范法”(以下简称“示范法”)的立法宗旨中明确指出：“保护保单持有人及公众免受过高的、不足的或不公正的歧视性费率的侵害”。“示范法”第5节界定了费率过高和费率不足的判断标准，指出：“在非竞争市场中，如果提供的保险利润可能高得不合理，或者服务的相关费用被不合理抬高，则这个费率是过高的。”“某费率在其适用业务范围内明显不能支撑预计损失、费用和特别评估，而且如果继续使用这个费率将会大量减少竞争或会倾向于出现市场垄断时，这个费率为不足费率。”

实施费率监管是为了避免“市场失灵”，一是加强消费者对保险市场的信心，因为消费者通常缺乏必要的信息，难以对财产保险保单费率的高低做出理性的判断；二是只有在监管机构的介入下，各保险公司经验数据才能得到及时汇总，使得各保险公司的费率定价可以超越本公司狭隘的经验范围，能够参照更符合“大数法则”要求的行业经验损失率等数据。

二、统计制度保证费率监管体系的正常运行

数据统计是一种单调、重复、耗时以及成本昂贵的事务性工作，美国各州的保险监督官为了避免陷入繁琐的事务性工作之中，专门设计了一套“统计”制度，其最早的法律依据是美国全国保险监督官协会(NAIC)1946年制定的“全行业定价法案”，该法案指出：保险监督官可以指定一个或多个保险费率组织或其它机构协助收集及汇编数据，在保险监督官公布的合理规则限度内，保险人及保险费率组织可以获取此汇总数据。另外，“示范法”的第20节针对统计制度也指出：监督官可以指定一个或多个咨询机构或统计人来协助收集保险人的经验并进行必要的编辑。除了用于普通商业险的费率监管之外，统计制度也用于厘定机动车辆强制险的费率和责任限额。

统计人或咨询机构的角色通常由各类保险行业协会承担。统计人(statisticalagents)是指获得保险监督官许可，可从保险人收集统计表并根据统计表向监督官提供报告以履行“示范法”中有关保险人的统计报告业务的实体。咨询机构，也可称为“保险费率事务所(insuranceratingbureau)”，是美国各州于20世纪初成立的，专门为保险公司收集并提供费率和赔付数据信息的行业公会。

较著名的统计人或咨询机构有：保险服务事务所(ISO)、独立统计服务公司(ISS)、全国独立统计服务公司(NISS)、美国保险服务协会(AAIS)等，他们一方面为各州的监督官汇总并提供保险公司及行业的财产保险保费和赔付数据，同时也向会员公司提供上述数据，并派生出风险管理咨询服务。

三、统计人或咨询机构的职责

1.保证原始数据的准确。保险公司要购买统计人的服务，首先要同意提供本公司完整有效的保单数据。统计人制定了保险公司的数据呈报格式与呈报时限，对各种数据元素加以定义，并要求会员公司报告每一笔保费和理赔损失的交易记录，上报的原始数据记录，需通过统计人的审核确认，如果发现数据有任何问题，该笔数据就会被退回至其所属的保险公司，并要求该保险公司更正该笔错误数据，然后重新申报给统计人，以保证原始数据的质量。上述细化到每一笔保费和理赔损失交易的数据收集方式，具有四方面的优点：一是强化信息的验证，二是促进及时报告数据，三是较快发现并纠正错误，四是在开发各种不同格式和时期的报告时具有灵活性。

2.统计汇总出有用数据。一旦原始数据的有效性、可信度以及精确性被确认之后，会依照不同的保险公司、不同的业务类别加以整合，并且呈报给州政府的保险监督官以确保该公司的定价符合该州的保险法规。比如，美国财产与责任保险协会(PCI)、保险服务事务所(ISO)和全国独立统计服务公司(NISS)三家联合署名向各州保险监督官提供各季度的个人车险的行业经验数据，数据类型依各州、不同保单形式和是否包含巨灾风险进行划分。具体数据包括已赚保费、风险暴露、已发生损失、已赔付损失、索赔频率、索赔强度、纯保费及赔付率等。统计人通过汇总行业经验数据，得出行业损失分布曲线，使得行业能够更好的在“大数法则”的科学基础上运行，也使得监管部门拥有了实施科学监管的可靠依据。

3.进行趋势分析。当要探讨财产保险市场的成本变动趋势，以及纯保费、索赔频率和索赔强度变动趋势时，仅就单一保险公司的经验数值无法有效地提供一个可信赖的基准。而统计人或咨询机构在汇总行业经验数据的基础上，可以进行变动趋势的分析，并提供精算咨询、巨灾咨询、再保险咨询服务及市场研究服务。

四、统计人或咨询机构的发展状况

统计人或咨询机构之中业务量比较大的两家是美国保险服务事务所(ISO)以及美国财产与责任保险协会(PCI)。

1.ISO成立于1971年，是美国财产和责任险领域最主要的信息来源。作为美国各州保险监督官指定的经营财产和责任险保费与理赔数据的统计之一，从1000多家保险公司收集数据，每年采集大约25亿条保险保费和理赔损失的详细记录，拥有至少70年以上的业务数据，员工3200多人，其中包括一支约200人的精算队伍。它早期是一家非营利性组织，1996年转变为一家营利性公司。

ISO的治理结构比较特殊，这样做的目的是为了独立于会员公司的控制，强化外界对ISO作为一个独立的、不偏不倚的可靠信息来源的信心。1996年以后，其会员公司仍保留了对ISO的控股权，但放弃了对ISO的实质控制，仅可以参选董事会11个席位中的3席，并对公司的重大变动拥有投票权。全体员工和管理层通过雇员持股计划(ESOP)等方式拥有少数股权，但可以参选董事会席位中的7席。董事会成员中除了会员公司派驻的3位代表外，其他成员不可以受雇于任一保险公司。

ISO提供的产品主要是车险数据，其数据库包含了95%以上的行业车险保费信息，并能够为保险公司提供3—5年的车险损失及索赔信息。此外，ISO还向保险公司提供车险个体保单信息，包括被保险人的姓名地址、保单有效期、个人历史保单数据、保单保额，个体保单信息可以帮助会员公司进行更有效的核保以防止欺诈。

除了上述车险数据，ISO还能够提供行业5年内的火灾损失、洪水损失、地震损失、信用卡偷盗、员工补偿以及医疗支付方面的数据。

ISO还提供精算咨询、巨灾咨询、再保险咨询服务及市场研究服务。精算咨询服务可以辅助客户进行产品定价或准备金核算，也提供精算报告；巨灾咨询服务依托于ISO拥有的从1949年以来的美国所有巨灾损失数据，提供巨灾风险管理方案；再保险咨询为客户提供再保险策略；市场研究服务通过对保险市场消费者的研究，帮助保险公司制定行之有效的市场计划，推出适合市场的产品。

2.美国财产与责任保险协会(PCI)全资成立了一家保险数据信息公司，名称是独立统计服务公司(1SS)。ISS服务于450多家财产和责任险公司，覆盖了全行业一半以上的保费信息，每年获得的保费统计额超过1000亿美元。ISS的产品和服务：一是为客户提供各季度的私人汽车险的行业经验数据，并对过去连续四年的季度数据进行趋势分析。二是为客户提供除德克萨斯州以外的各州房屋／住宅保险的统计数据，涉及的家财险保单类型包括一般房屋保单、移动房屋保单、住宅统括或专项保单、出租房房客或共有住房房主的财产保单等。具体数据包括已赚保费、已报告及预计发生损失额、已报告及预测发生索赔、纯保费、平均损失、损失频率、赔付率等。同时，ISS还提供锅炉及机器保险、盗强险、内陆水运险，火灾险、一般责任保险、职业责任保险和按揭保证保险等方面的数据信息。

篇3

通过对基于图像识别的相关系统进行对比，我们发现对于图像的识别可以分为三类：①对复杂的图像进行识别，如人脸、指纹的识别。②利用的专用的硬件设备对专用的卡片进行识别，如考试答题卡的识别。③对简单图像的模式识别；如对汽车牌照数字的识别。我们使用的选票(测评表如图1所示)是普通的表格(图1)，既没有指纹的复杂图像，也没有答题卡的标准格式。在每个表格中一般是用户填写的勾或圈。如果系统进行模式识别，需要存储大量的勾或圈的特征模式库，将用户的勾和模式库中的图像数据进行对比，这样识别结果受到模式库大小的限制，同时识别的速度较慢。因此我们采用“定位识别区域，比较像素数目”的方法对测评表图像进行识别，这种识别方法在保证识别正确率的同时，提高了识别的速度。

系统完成对测评表图像的识别后，得到了测评数据。我们需要对测评数据进行存储。测评系统的数据主要包括：测评主体信息，测评表信息、测评数据和系统配置信息。系统中没有多媒体数据，数据量不大，因此，采用小型的数据库系统可以满足数据的存储需求。

系统需要为用户提供统计结果。因为测评的内容较多，并每个测评项目包括多个测评小项，所以，系统要提供对不同测评项目的结果进行统计，同时将得票数加权计算成百分制，最后按照不同的排序方式直观地显示给用户。

最后，不同的测评表具有不同的格式，相同的表包括测评项目不同，因此，系统需要提供修改测评表类型和测评项目的表定制功能。

1.2系统结构

根据系统的需求分析，系统采用三层结构：数据库层、数据处理层和用户接口层，如图2所示。

(1)数据库层是存储数据的数据库系统。为了达到较小的数据冗余，保证数据记录间逻辑关系合理，在测评项目修改时，减少对测评数据的影响。数据库的设计按照“数据表尽量小，多表连接”的原则，使用小型的数据表存储基本数据，将基本表连接后提供不同的数据视图。数据库的结构如图3所示，数据库中主要包括7个表：测评数据表、人员信息表、测评客体表、测评内容表(测评小项表)、测评等级表、测评大项表和表基本信息表。各个表之间按照惟一的ID号进行关联。从而构成完整的测评数据库。(2)数据处理层包括数据的读写、分析和统计接口。这一层是系统的核心部分，它负责从底层数据库中读取数据，将数据统计分析后，提交给上层界面显示；并且从用户接口层接收到输入的数据进行处理，最后写入到数据库中存储。处理层包含系统主要的类：初始化和连接数据库的CADORecordset类和CADOConnection类，用于数据管理的CDataMgr类，用于数据统计的CDataStat类。

(3)用户接口层包括图像识别、数据显示、系统设置和打印排序等功能。图像识别功能提供了用户选择测评主体和显示识别进度的界面。数据显示功能具有按照测评项目、测评小项、测评等级等多种形式显示测评结果的能力。系统设置包括对测评主体、测评表类型、测评表等级、测评表项目等信息的设置。排序操作提供了对测评结果按照不同属性进行排序的功能。打印操作和普通系统的打印功能不相同，它将测评结果数据导出到Word中显示，用户可以根据自己的需要，修改格式后打印。它避免了部分系统不能完全显示打印数据的缺陷，同时提高了打印操作的灵活性。用户接口层含有最多的类，其中有：完成打印功能的CDataPrint类，提供排序的CDataSort类，显示主窗口的CMainFrame类，显示主要框架的CUserInfoView类和CUserListView类，还有实现系统设置功能的类。

2关键技术

2.1图像识别

由于经过扫描设备扫描生成的是8位BMP灰度图像文件，文件的每个字节数据对应图像的单个像素，根据这一特点对图像的每个有关像素进行读取和分析。

处理步骤如下：

(1)将文件中的数据读入缓冲区中，并得到位图文件的大小，如图像高度、宽度以及每一行的像素个数。

(2)从数据缓冲区的一个较小偏移处开始顺序读取。为了避免扫描图像出现黑边干扰判读，取值应避免是图像边界，以后每读到图像边界都应跳过边界范围。

(3)由于对于位图的读取是按照从下至上、从左至右的顺序逐行逐个像素点读取。因此，理想情况下得到的第一个深色像素点且满足两根线交叉点条件的点应是表格的左下角点，如果得到的第一个这样的点经过判定不是左下角点，则应该是图像出现右下倾斜的情况，得到的应是右下角点。为避免这种情况，可给出一定的判定条件，保证得到的第一个满足这些条件的点应是表格的左下角点。

(4)根据表格的特点和实际测评对象数沿线搜索得到评价区域的左下起始位置点。在搜索过程中，通过得到的一些与表格起始位置点同行或同列的点的情况，判断出表格是否发生倾斜，如果倾斜超过一定程度，则应认为这个图像出错，应重新扫描这个表格生成新的图像文件。

(5)找到评价区域左下起始点后，从通用性来讲，应该找到第一行每个单元格的下边界点，从而以此为依据得到每一列单元格的宽度；再找到第一列每个单元格的左边界点，从而可以得到每一行单元格的高度。根据这些宽度和高度值得到每一个单元格的四个角点的位置，确定每一个单元格的范围。

(6)根据每个单元格的范围，取一定的子范围搜索每个单元格内的深色像素点的个数，为避免可能将边框包括在内的情况，对于单元格中同行或同列的深色像素点只按照一个深色像素点来计数，这样即使将四个边框都包括进来，也只会认为只有四个像素点，不会对结果有大的影响。

(7)根据测评表要比较的项目情况，根据先前给出的有关参数，以一定数目的单元格为一组，对中间出现的深色像素点个数进行比较，找到深色像素点个数最多的单元格，得到其对应位置，进行相应项的计数，作为后面的统计依据。

2.2数据统计和分析

按照需求分析，系统需要提供按照测评项目和不同的测评小项的数据统计，同时提供票数、分数和等级百分比等多种形式的综合测评结果。因此，系统需要将测评数据统一存储，按照用户的需求快速地查找并统计出测评结果。为了实现这个目标，系统从数据库层到数据的处理层进行了合理的设计。

首先，为了减少数据的冗余，并提供综合的测评数据，系统的基本数据：人员信息、测评项目、测评等级、测评小项等分别存储在不同的基本表中，并且具有连续的惟一ID号。如图4所示，测评等级信息表中的每一个等级具有惟一的ID号“dj_djid”，并且ID号从‘1’连续编号到‘5’。因此我们在测评数据表“cpdata”中的等级字段只需要存储等级ID号即可，从而保证了较小的数据冗余度和灵活的数据修改能力，最重要的是ID号可以用于数据统计时数组的下标。

图4测评等级信息表

所有的测评数据储存在基本表“cpdata”中。如图5所示，这个表包含基本信息的ID号，如人员ID，测评项目ID和测评等级ID，除此之外，还有所对应的得票数“cd_shumu”。因此，系统通过读取此表的信息就可以获得所有的数据。

图5测评数据表

对多人员、多项目的分别统计是非常耗时的工作，SQL语句没有提供这种功能。因此，我们采用一种基于项目ID号的统计方法。系统将测评数据读入到一个二维数组中，同时初始化统计结果的数组。假设我们需要统计不同等级的得票数，我们初始化一个长度为等级数目的数组dj[DJNUM]后从第一条记录开始计算。如图5所示，第一条记录等级ID号为‘2’我们将对应的得票数‘12’加入到数组dj[1]中。依次类推，当我们浏览完所有记录时，各个等级的总得票数存入到数组dj中。我们仅读取一遍数据就可以完成不同数据的统计，从而大大提高了数据的统计速度。

如上所述，我们在浏览记录的同时可以对多项内容进行累加，从而得出多项统计结果。同时，每一测评等级本身具有权值，将此等级所得的票数和权值相乘就得出用户所得分数。因此，系统只需进行一次数据记录的遍历，就可以得出所有的统计值，保证了数据统计的效率。

2.3测评表的定制

用户使用的测评表多种多样，不但格式不尽相同，测评项目也有所变化。因此，为了对多种测评表进行图像识别和数据统计，系统需要提供对测评表的定制功能。通过对不同的测评表进行对比，我们发现测评表所包含的信息有五类：测评主体、测评客体、测评项目、测评等级和基本信息。

(1)测评主体，即被评价人员。不同的测评表所包含的测评主体的数目不相同，相关信息有所差异。因此，测评表的定制功能需要设置测评主体的数目并提供填写相关信息的接口。

(2)测评客体是指参评人员的类型，如领导和普通人员对测评主体的评价分量是不相同的。不同测评客体的权值也不相同。

(3)测评项目指评价指标，测评表的评价项目不相同，每一种评价指标的权值不相同。并且可能测评项目下含有不同的测评小项。测评项目是测评表的关键内容，需要详细进行划分。所以，系统设置了测评项目和测评小项两类数据，分别存储在不同的基本表中。

(4)测评等级的变化不大，每一种等级需要对应不同的分值，用于最终测评主体得分的计算。

(5)表基本信息包括表的ID号、表的名称、所属的基本类型、表的行列数、表的测评项目数、表的测评等级数和相关的备注信息。

根据以上对测评表的分析，系统需要分别提供对这些内容的设置接口。用户定制或修改表内容是一个自顶向下的过程。首先，用户添加表的基本信息，如：表名称、表的基本类型和行列数。然后，用户分别添加各项的信息，在添加测评项目时，先添加测评大项，然后将所属的测评小项逐一加入。同时，在每项内容的设置界面上提供了查看、修改和删除项目的功能。

通过对测评表每项内容的设置，系统提供了统一的表定制功能，这种设置方式简单、灵活。用户添加新型的测评表后，系统自动读取表的关键信息，如行列数，从而确定图像识别的有效区域；读取测评项目和等级信息，完成图像信息和测评数据的转换；读取所有信息完成测评数据的统计和分析。

3应用情况

干部测评统计分析系统已经应用于测评工作。我们使用富士通“fi-2150c”型扫描仪将纸质测评表扫描成灰度图像，利用本系统对图像文件进行识别和数据统计。

首先，由于图像的识别速度远大于图像的扫描速度，因此整个图像识别工作的速度取决于测评表的扫描速度。同时系统对扫描的图像要求较低，所以扫描速度相对较快，利用富士通扫描仪大约每分钟可以扫描20张测评表。

在图像识别后，测评数据自动存储到数据库中，用户根据自己的需要查看测评结果。数据的统计速度较快，我们利用10000张扫描表进行测试，数据计算所花费的时间为13ms。

通过对统计结果进行验证，系统除不能识别严重变形的图像外，统计数据的正确率达到100％。

本系统利用图像识别技术对测评表进行数据识别，采用优化的数据统计算法达到多种测评数据的高速统计，提供了灵活的表格定制功能，对不同格式的测评表进行数据统计，从而大大地提高测评数据的统计速度和准确率，减轻用户的统计负担。

参考文献

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[3]于炳琪，陈杰春.用Delphi开发质谱图扫描图像识别系统[J/OL].电子器件，1999，22(4)，317-321

篇4

从上面的介绍中可以知道，保险统计在韩国对保险业起到强有力的支撑作用，是保险监督管理的重要支柱。以保险统计报告为基础编制的统计资料，应用于金融监督院、保险开发院、保险公司各个环节。从大的方面看是整个业界对保险公司实施经营状况计量评价，是对保险公司分类评定并进行早期预警的基础，从小的方面看是纯保险费率的厘定、经验生命表的制定、保险费及责任准备金的妥当性、对象指标评价等的基础。

(二)保险统计范围广、内容多

韩国的保险统计范围广泛、内涵丰富，例如从各保险公司定期向金融监督院保险监督局提交的统计报告来看，不仅包含我们通常所说的业务财务等一般经营过程中的数据统计，而且还包括股东变更、关联交易、内部控制、问卷调查和金融事故等重要事项和各项经营记录。金融监督院可以凭借这些统计报告建立一揽子统计指标，全面分析衡量各保险公司的经营状况及各种基本情况。又如各保险公司向保险开发院报送的保险合同资料的内容十分详尽，不但包括公司代码、时间、合同状态号码、批单号码和保险期间等基本事项，还包括结构级别、物品代码和物品类别等风险特征，更包含了投保金额事项、保费折扣或加价原因事项以及保费更正变动事项等内容，是一种基于每份保单和每次保险事故的统计资料。

(三)保险统计对整个保险行业加强资源共享、进而做到保险经营的精细、科学发挥着重要作用

现代保险的发展很大程度上基于大数法则等原理的运用，利用保险统计手段在各公司之间做到资源共享，建立整个社会的损失率和赔付率等数据资料库，从而做到针对不同人群或不同保险标的提供不同的差别费率，十分有利于整个保险行业的科学稳健经营。韩国的保险开发院在这方面发挥着独特的功能作用。

1.保险费率的计算与验证。开发院利用各家保险公司报送的保险合同的有关信息资料，在人寿保险行业，主要是针对人寿保险和医疗保险的保险标的事故发生率，编制经验生命表及经验住院率，供各人寿保险公司确定险种费率时使用，经验生命表一般是每三年编制一次。在财产保险行业，主要是汇总计算各种社会风险损失率，并以次为依据来计算整个行业参照执行的保险费率。

2.建立行业核保核赔资料数据库。保险开发院按照保险合同统计、支付统计和赔付率统计等三大类别，编制和提供按照保险年度、商品种类、合同物品、被保险人年龄和职业、区域分布等因素进行分类的统计资料，并将这些风险因素数据库的内容提供给各家保险公司进行参考使用。通过各家保险公司定期制度性进行信息交流，有助于确定实际损失的赔偿，进行资料交换，有助于预防和防止保险欺诈。

3.建立费率等级，体现结构性差异费率。保险开发院还针对个别当事人的具体情况建立不同的费率等级，例如开发院要针对机动车辆保险、工伤保险等主要险种，向保险公司

提供每件保险合同的趋向特点。

(四)保险统计在体现社会管理功能中发挥着独特作用

汽车是现代社会重要的基本交通工具之一，汽车行业在整个国家经济和社会发展中占有十分重要的地位，与现代企业和人类的联系十分紧密，再加之汽车保险的强制性，因此，机动车保险统计对促进汽车产业健康发展、保障广大被保险人利益发挥着十分重要的作用。例如韩国保险开发院对保险合同内容进行统计就是从机动车开始的，最早始于1985年7月。保险开发院通过机动车强制保险投保管理电算网等连接全国256个市、郡、区的建设交通部等汽车行业的主管部门，向其通报未投保责任保险的汽车名单，并与交通部门共享违反交通法规者的信息资料。此外，保险开发院还通过统计数据构建和运营保险事故信息系统和机动车履历信息系统等，积极支援社会公益活动。

2、韩国保险统计对我国的启示

(一)继续加强保险统计工作

近年来，我国保险统计工作取得了明显成效，在制度建设、标准构建、手段创新和人员配备等方面取得了一些进展。但基于大数法则原理发展起来的现代保险业，其统计工作与其他行业相比，重要性更为突出和迫切。无论是加强保险偿付能力监管、防范化解保险经营风险，还是科学合理厘定保险费率、积极开发新险种扩大保险覆盖面，均离不开保险统计的支持和保障。因此，我们要继续重视与加强监管机构的保险统计工作，同时还要加强对各家保险公司的指导力度，积极督促其切实加强保险统计等各项基础工作，在机构设置、人员配备和经费安排等方面优先考虑进一步促进保险统计工作的开展。

(二)进一步加强统计法规建设

韩国科学丰富的统计内容，统一协调的统计体制，高度集中的数据管理，高效先进的统计平台，高素质的统计队伍等，对我们拓展创新统计工作思路帮助很大。因此，建议结合此次我国保险法修改的有利时机，进一步明确保险统计工作的相关责任和要求，从而为保险统计工作的顺利开展提供法律保障。

(三)尽快完善保险统计内容

自保险统计信息系统开发使用以来，在收集汇总并整理分析保险公司财务、业务数据方面做了大量工作，尤其是在数据集中管理、高效查询使用等方面取得了历史性突破。但通过与韩国保险统计内容广泛、内涵丰富的现状相比，我们的保险统计还存在数据偏少、内容不全、不成体系等诸多问题，因此，建议借鉴韩国保险统计的先进做法，尤其是韩国详尽统计保险合同内容、每次赔付事故信息等方面的先进做法，本着量力而行、循序渐进的原则，尽快补充完善保险统计的内容和范围，做好保险合同信息、保险机构信息、保险从业人员记录等全方位、多角度的统计工作，为建立动态性监管措施提供详实全面的数据资料。

(四)创新保险统计工作手段

统计工作与IT信息化建设息息相关，现代化IT信息技术是做好保险统计工作的重要手段。中国保险行业的统计数据信息量和工作量远远大于韩国保险开发院，因此，当务之急是在借鉴吸收国外先进技术经验的基础上，进一步完善我国保险统计信息系统。同时，对保险公司提出了统计信息收集、传输、管理等方面的rr技术要求，通过利用先进的丌技术手段促进保险统计工作取得更大的发展。

(五)加强保险统计数据集中管理

从近年来我国保险业发展实际来看，保险行业已经初步积累了一些行业数据，但保险监管机构在带领和协助各家保险公司积累整个行业的公共数据方面做得还不够，尤其是在集中统一管理保险行业的相关数据资料方面还存在一些问题。从韩国保险统计数据的管理方式来看，监管部门集中统一收取相关的保险统计数据，并在组织体系内部共享使用，因此建议保监会进一步明确我国保险统计数据的统一集中，避免统计数据及统计分析资料的多头管理，强化数据和分析依据的一致性，做到数据资料的统一、规范，从业务发展、偿付能力评估、风险管理和政策研究等诸多方面实现保险行业数据资源的统一一致和信息资源的共享，并切实减轻各保险公司多次重复向监管机构报送数据的工作任务量。

(六)强化保险统计执法检查

数据的真实性、一致性和完整性是做好制定保险行业政策工作的基础和前提。从韩国考察情况来看，保险产品的设计定价、偿付能力评估、保险准备金的提取、再保险安排和资产负债管理等均需要积累多年的承保和理赔的历史数据。这些数据至少需要5年左右的积累才会有相应的效果，而且数据的准确性、及时性、完整性十分重要。韩国保险监督局按照保险法的规定，经常对公司上报的统计数据进行检查核对，主要采取与公司以前历史数据核对、与其它公司对应数据相互比较和对保险公司进行现场检查等方法确保数据的真实准确，并对其中存在问题的保险公司实施相应处罚并直接追究公司高管人员的责任，这对我们加强保险统计执法检查、实施相应的行政处罚具有十分重要的借鉴意义。

(七)做好保险数据标准化工作

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1关于统计学

统计学是一门实质性的社会科学，既研究社会生活的客观规律，也研究统计方法。统计学是继承和发展基础统计的理论成果，坚持统计学的社会科学性质，使统计理论研究更接近统计工作实际，在国家和社会得到广泛发展。

2统计学中的几种统计思想

2.1统计思想的形成

统计思想不是天然形成的，需要经历统计观念、统计意识、统计理念等阶段。统计思想是根据人类社会需求的变化而开展各种统计实践、统计理论研究与概括，才能逐步形成系统的统计思想。

2.2比较常用的几种统计思想

所谓统计思想，就是统计实际工作、统计学理论及应用研究中必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括:均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想。现分述如下：

2.2.1均值思想

均值是对所要研究对象的简明而重要的代表。均值概念几乎涉及所有统计学理论，是统计学的基本思想。均值思想也要求从总体上看问题，但要求观察其一般发展趋势，避免个别偶然现象的干扰，故也体现了总体观。

2.2.2变异思想

统计研究同类现象的总体特征，它的前提则是总体各单位的特征存在着差异。统计方法就是要认识事物数量方面的差异。统计学反映变异情况较基本的概念是方差，是表示“变异”的“一般水平”的概念。平均与变异都是对同类事物特征的抽象和宏观度量。

2.2.3估计思想

估计以样本推测总体，是对同类事物的由此及彼式的认识方法。使用估计方法有一个预设：样本与总体具有相同的性质。样本才能代表总体。但样本的代表性受偶然因素影响，在估计理论对置信程度的测量就是保持逻辑严谨的必要步骤。

2.2.4相关思想

事物是普遍联系的，在变化中，经常出现一些事物相随共变或相随共现的情况，总体又是由许多个别事务所组成，这些个别事物是相互关联的，而我们所研究的事物总体又是在同质性的基础上形成。因而，总体中的个体之间、这一总体与另一总体之间总是相互关联的。

2.2.5拟合思想

拟合是对不同类型事物之间关系之表象的抽象。任何一个单一的关系必须依赖其他关系而存在，所有实际事物的关系都表现得非常复杂，这种方法就是对规律或趋势的拟合。拟合的成果是模型，反映一般趋势。趋势表达的是“事物和关系的变化过程在数量上所体现的模式和基于此而预示的可能性”。

2.2.6检验思想

统计方法总是归纳性的，其结论永远带有一定的或然性，基于局部特征和规律所推广出来的判断不可能完全可信，检验过程就是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信。

2.3统计思想的特点

作为一门应用统计学，它从数理统计学派汲取新的营养，并且越来越广泛的应用数学方法，联系也越来越密切，但在统计思想的体现上与通用学派相比，还有着自己的特别之处。其基本特点能从以下四个方面体现出：（1）统计思想强调方法性与应用性的统一；（2）统计思想强调科学性与艺术性的统一；（3）统计思想强调客观性与主观性的统一；（4）统计思想强调定性分析与定量分析的统一。

3对统计思想的一些思考

3.1要更正当前存在的一些不正确的思想认识

英国著名生物学家、统计学家高尔顿曾经说过：“统计学具有处理复杂问题的非凡能力，当科学的探索者在前进的过程中荆棘载途时，唯有统计学可以帮助他们打开一条通道”。但事实并非这么简单，因为我们所面临的现实问题可能要比想象的复杂得多。此外，有些人认为方法越复杂越科学，在实际的分析研究中，喜欢简单问题复杂化，似乎这样才能显示其科学含量。其实，真正的科学是使复杂的问题简单化而不是追求复杂化。与此相关联的是，有些人认为只有推断统计才是科学，描述统计不是科学，并延伸扩大到只有数理统计是科学、社会经济统计不是科学这样的认识。这种认识是极其错误的，至少是对社会经济统计的无知。比利时数学家凯特勒不仅研究概率论，并且注重于把统计学应用于人类事物，试图把统计学创建成改良社会的一种工具。经济学和人口统计学中的某些近代概念，如GNP、人口增长率等等，均是凯特勒及其弟子们的遗产。

3.2要不断拓展统计思维方式

统计学是以归纳推理或归纳思维为主要的逻辑方式的。众所周知，逻辑推理方式主要有两种：归纳推理和演绎推理。归纳推理是基于观测到的数据信息(尤其是不完全甚至劣质的信息)去产生新的知识或去验证一个假设，即以所掌握的数据信息为依据，归纳得出具有一般特征的结论。归纳推理是要在数据信息的基础上透过偶然性去发现必然性。演绎推理是对统计认识能力的深化，尤其是在根据必然性去研究和认识偶然性方面，具有很大的作用。

3.3深化对数据分析的认识

任何统计研究都离不开数据分析。因为这是得到统计研究结论的必要环节。虽然统计分析的形式随时代的推移而变化着，但是“从数据中提取一切信息”或者“归纳和揭示”作为统计分析的目的却一直没有改变。对统计数据分析的原因有以下三个方面：一是基于同样的数据会得出不同、甚至相反的分析结论；二是我们所面对的分析数据有时是缺损的或存在不真实性；三是我们所面对的分析数据有时则又是海量的，让人无从下手。虽然统计数据分析已经经历了描述性数据分析(DDA)、推断性数据分析(IDA)和探索性数据分析(EDA)等阶段，分析的方法技术已经有了质的飞跃，但与人类不断提高的要求相比，存在的问题似乎也越来越多。所以，我们必须深化对数据分析的认识，围绕“准确解答特定问题并且从数据中获取一切有效信息”这一目的，不断拓展研究思路，继续开展数据分析方法技术的研究。

论文摘要】所谓统计思想，就是在统计实际工作、统计学理论的应用研究中，必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想等思想。文章通过对统计思想的阐释，提出关于统计思想认识的三点思考。

参考文献:

[1]陈福贵.统计思想雏议[J]北京统计,2004,(05).

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引言

进入21世纪，随着我国市场化步伐的加快，社会对新知识的需求日益增加，无论是国民经济管理，还是公司企业乃至个人的经营、投资决策，都越来越依赖于数量分析，依赖于统计方法，统计方法已成为管理、经贸、金融等许多学科领域科学研究的重要方法。

一、《统计学》课程教学面临的挑战

1.1内容日益丰富。长期以来，在我国存在两门相互独立的统计学——数理统计学和社会经济统计学，分别隶属于数学学科和经济学学科。统计学是一门通用方法论的科学，是一种定量认识问题的工具。统计方法只有与具体的实质性学科相结合，才能够发挥出其强大的数量分析功效。这些分支学科的存在主要不是为了发展统计方法，而是为了解决实质性学科研究中的有关定量分析问题，统计方法是在这一应用过程中得以完善和发展的。随着大统计学思想的建立和统计学在实质学科中的应用的需要，大多数学校和老师在财经类专业的本、专科专业《统计学》教学过程中，除了保留社会经济统计学原理中仍有现实意义的内容，如统计学的研究对象方法、统计的基本概念、统计数据的搜集整理、平均及变异指标、总量指标、相对指标、抽样调查、时间序列、统计指数等；同时也系统的充实了统计推断的内容，如：统计数据的分布特征、假设检验、方差分析、相关与回归分析、统计决策等。

1.2学生的学习难度加大。首先、结合《统计学》的课程特点——概念多而且概念之间的关系十分复杂、公式多且计算有一定难度等。如果学生不做必要的课外阅读、练习和实践活动，是很难理解和掌握的。对于财经类专业的本、专科专业的学生来说，由于其本专业的课程体系要求，使得学生的数学或者数理统计的基础不是特别好，对于专科学生来说更不用说，推断统计将是他们学习的困难。

1.3教师的教学难度加大。授课内容越来越丰富；课程难度太大可能导致学生兴趣下降；传统教学方法的主要目的是让学生了解、掌握知识，其一成不变的教学内容和模式，学生味同嚼蜡，学生只是被动地吸收知识，最后得到的效果就是使其不思进取缺乏新意。高等教育扩招后，大多数学校，授课班级学生人数越来越多，一个教师跨越不同专业授课。这要求授课教师必须深刻领会授课内容的核心和相互关系，学会控制和驾驭课堂教学，注重统计学在不同专业领域的具体应用等等。教师和学生之间不再只是简单的知识“单向”传递，而是师生之间思想、心得、智慧的“双向”交流，教师和学生都承担了更多的教与学的责任。

二、《统计学》教学的发展趋势分析

2.1统计学从数学技巧转向数据分析的训练。在计算机及计算机网络非常普及的今天，统计计算技术不再是统计学教学的重点了。统计思想、统计应用才应该是重点。现代统计方法的实际应用离不开现代信息处理技术。统计软件的使用，不仅使统计数据的计算和显示变得简单、准确，而且使统计教学由繁琐抽象变得简单轻松、由枯燥乏味变得趣味盎然。所以，在统计教学过程中，大量的内容只需要给学生讲清楚统计基本思想、计算的原理和正确应用的条件、正确解读计算的结果，而对大量复杂具体的计算可以交给计算机去完成。注重引导学生运用所学知识来解决实际问题，给学生多做一些教学案例，教学案例与教科书上的例题不同，例题的作用是单一的、有限的，通过例题只是掌握和熟练所学的统计方法及计算公式，而案例的作用是多方面的，它让学生了解了分析问题的思路，要解决什么问题，如何解决，应用什么理论和方法，需要什么数据，怎样解读计算结果，并根据分析结果，提出针对性的对策和措施，训练学生综合运用所学知识去解决实际问题的能力，激发学生学习的兴趣和求知的欲望。

2.2通过统计实践学习统计。它要求统计教师不仅要融会贯通统计理论和方法，而且要对案例中问题的解决思路和方法有熟练的把握。在教学中学生是主角，教师起引导作用，针对不同的统计教学案例，教师只有事先亲自采用各种方法进行计算和分析，才能对学生使用哪些统计方法和统计分析软件进行计算和分析提出建议，并对学生采用不同的分析方法和得到的分析结果作出比较透明的比较和评价。通过课堂现场教学，引导学生利用课余时间完成项目，利用假期时间，通过参加学校组织的某些团队、小组或自己组织去开展一些与专业有关的活动，全方位地激发学生的学习兴趣、培养学生的专业能力、方法能力和社会能力。

三、基于EXCEL的《统计学》教学设想

如何从烦琐的数理统计技巧转向数据处理的训练，教师的导向是第一位的，必须选择容易获得而且普及性比较强的统计分析软件，并在课堂教学和引导学生实践中广泛采用。

3.1微软公司开发的EXCEL软件无疑是我们最好的选择专业的统计分析软件SPSS、SAS、BMDP、SYSTAT其功能固然强大，统计分析的专业性、权威性不可否认，但是对于没有开设统计学专业的院校这些软件并不常用，微软公司开发的EXCEL软件作为一款优秀的表格软件，其提供的统计分析功能虽然比不上专业统计软件，但它比专业统计软件易学易用，便于掌握。对于《统计学》这门课程而言，利用EXCEL提供的统计函数和分析工具，结合电子表格技术，已能满足统计方面的要求。:

3.2基于EXCEL的《统计学》教学设想

3.2.1在教学内容上，依据EXCEL的函数功能、电子表格功能、数据分析功能，结合统计学原理的基本理论和方法，对统计数据的搜集主要强调统计报表制度，在EXCEL环境应该更注重抽样推断，EXCEL提供的随机抽样工具使得抽样调查不再是十分复杂的技术，统计图也可以被广泛运用于对数据的描述。

3.2.2案例教学成为《统计学》课程的重要内容。案例教学法不仅可以将理论与实际紧密联系起来，使学生在课堂上就能接触到大量的实际问题，而且对提高学生综合分析和解决实际问题的能力大有帮助。结合学生所学专业精选案例教学，比如对于金融专业的学生可以设计用几何平均数计算投资的平均收益率、运用标志变异指标考察投资组合的风险大小等。对于经管专业的学生，精选抽样推断、假设检验、方差分析对于控制产品质量，经营决策等方面的案例，深入浅出地介绍这些方法的基本思想、并用EXCEL进行分析。

3.2.3改革考试方式和内容，合理评定学生成绩。对于《统计学原理》的考试，多年以来一直沿用闭卷笔试的方式。这种考试方式对于保证教学质量，维持正常的教学秩序起到了一定的作用，但也存在着缺陷。在过去的《统计学》教学中，基本运算能力被认为是首要的培养目标，教科书中的各种例题主要是向学生展示如何运用公式进行计算。这样导致了学生在学习《统计学》课程的过程中，为应付考试把精力过多的花在了概念、公式的死记硬背上。这与财经类专业培养新世纪高素质的经济管理人才是格格不入的。为此，需要对《统计学》考试进行了改革，主要包括两个方面：一是考试内容与要求不仅体现出《统计学》的基本知识和基本运算以及推理能力，还注重了学生各种能力的考查，尤其是创新能力。二是考试模式不居一格，除了普遍采用的闭卷考试外，还在教学中用讨论、答辩和小论文的方式进行考核，采取灵活多样的考试组织形式。学生成绩的测评根据学生参与教学活动的程度、学习过程中提交的读书报告、上机操作和卷面考试成绩等综合评定。这样，可以引导学生在学好基础知识的基础上，注重技能训练与能力的培养。

参考文献：

[1]谢安邦.高等教育学[M].北京：高等教育出版社.1999.

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世界在不断发展，新事物层出不穷，只有具备较强的理论联系实际的工作能力，才能将所学的统计专业知识应用于实际工作中，解决实际问题。另外，新世纪经济和科技发展中出现的情况和问题是前人所未想到的，没有现成的理论可以利用，我们只能在前人经验的基础上进行探索和研究，这就要求我们具备较强的科研能力，以便发展我们的统计理论和统计方法，为经济建设服务。

2．具备相应的计算机操作能力。

21世纪不仅是知识经济世纪，也是信息经济的世纪，利用计算机和网络进行统计工作，不仅可以提高工作效率，而且可以提高准确度。同时，由于信息量的扩大，统计预测的准确性在不断提高，统计决策的准确性也在提高。不仅如此，利用网络技术还可以进行各方面的交流，从而相互学习，共同进步。

3．具有良好的写作基础和表达能力。

良好的写作基础和表达能力是对外提供信息和进行交流、发挥统计作用不可或缺的条件。

4．具有较高的外语水平。

掌握外语是获取外来信息的基础，而较强的外语表达能力是进行对外交流的必备条件。缺乏较强的外语基础，用外语编写的应用软件将无法使用，外文资料将成为一堆废纸。缺乏较高的外语表达水平，对外交流将成为空想，最起码不能进行直接交流或者在交流中容易形成差错，影响信息的准确性。

5．通晓国际统计惯例。

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二、我国旅游经济核算存在的问题

(一)核算范围不全面

我国旅游经济进行的相关统计并不全面，其数据缺少连贯性，并且由于缺少科学的统计方法，使得统计数据没有很高的权威性。从经济的核算统计上看，现阶段的经济统计并不能够全面的代表全国的旅游统计，因此存在着统计范围不全面的问题。在进行旅游数据的统计时，存在和相关项目漏算的现象，在进行旅游人员统计时，只进行星级饭店旅游人员的统计，而忽略招待所等住宿地的人员统计，再有就是对调查表中相关项目的认识不准确，使得核算的内容不全面。

(二)核算数据缺乏权威性

旅游经济在进行核算时并没有建立相应的账户体系，因此在进行相关的统计时，数据的核算缺乏精准性和权威性，各地方的经济核算不能进行较好的比较，由于数据的不统一使得其提供的数据没有信任度。

(三)核算指标不合理

从核算的方式上看，很多方式的核算都不合理，在进行旅游经济核算时发现，有很多非货币形式的指标，比如对旅游人数的统计，再有就是对旅游的消费核算部准确。旅游中的消费占据了旅游经济中的很大部分，但是其相关的统计指标并不规范，使得很多项目没有得到合理的计算。

(四)核算方法不严谨

从经济核算的方法上看，很多地方的旅游经济存在核算方法不严谨的问题，比如国家级的旅游经济和地方级的经济核算方法不同使得计算的数据很难统一，现阶段我国旅游计算调查采用的还是回忆式的方法，使得核算的结果和实际有很大的差别，很多调查者对调查内容不熟悉，容易出现漏查的现象。从核算的频率上看，很多地方在进行经济核算时通常是一年进行一次，使得误差很大。再有就是调查的样本分布不均，没有很好的代表性，用某一地区的经济核算估量其他地区，存在着很大的误差。

三、加强旅游经济核算的措施

加强旅游经济核算，不仅能够对旅游经济更好的评估，同时还能更好的促进旅游行业的发展。要对旅游行业核算的范围进行全面的统计，将影响旅游行业核算的每一个因素都要包含在内，并且进行调查表的优化设计，让项目的设置和规划更加合理。进行统计算法的优化处理，。让国家和个地方的核算方式相同，从而让统计的数据更加具有权威性和信服度。提升调查人员的素质，让调查人员对相关的统计程序更了解，从而进行更加精准的统计。国家要重视旅游行业的经济核算，并且要推出相关的政策帮助进行经济的核算，从而让旅游经济的核算更加顺利和精准。

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关键词:和谐社会;医院;人力资源统计

在和谐社会下,医院的竞争日益表现为科学技术和综合国力的竞争,而从根本上表现为人才的竞争。同样,优秀的医学人才就是医疗技术的根基,人力资源管理的好坏关系着医疗服务质量的高低,几乎所有医院的领导者都意识到人力资源是医院最重要的无形资产,为了提升医院综合实力,获取独特的竞争优势,医院必须重视人力资源的开发和管理。不过在当前,尽管我国医院人力资源队伍取得了较大发展,但与我国经济社会发展和卫生企事业发展的要求仍有较大差距。存在的主要问题是对医院系统人才培养和发展的重要性认识不足;医院人力资源总量过剩;医院人力资源整体素质不高;地区分布不均衡尤其是城乡差距较大;医院人力资源分布不合理。因而迫切需要加强医院人力资源管理及统计研究,以推动整个卫生事业的发展进程。

1、新时期下人力资源管理的新特点

1.1人才竞争加剧

随着高科技的发展和市场竞争的加剧,医院要想持续经营、不断发展,就要有优秀的专业医学人员和管理人员做后盾。加入WTO后,我国医院对人才的需求更为强烈。日益增长的人才需求与客观存在的人才短缺,使医院间人才流动成为必然,如何吸引人、用好人才、留住人才、激励人才成为医院重要的管理工作。

1.2人才身份改变

传统的人才是医院的财产,为医院所独有,人事管理是身份管理。今后的人力资源管理将人才作为一种资源,进行资源管理,人才将由“单位人”变为“社会人”、“市场人”,成为社会共享的资源,这样有利于对人才进行科学合理的资源配置,优化人才结构,也有利于疏通医院的人才流动渠道。

1.3人力资源管理模式改变

在市场经济下,人力资源管理将打破以往福利全包与铁饭碗的模式,人事制度将成为人才使用的必然趋势,用人单位与职工按双方自愿、协商一致的原则签订聘用合同,人事管理将由统一管理向分类管理转变,由行政管理向法制管理转变,单位和职工双方的选择自由度增大。

2、人力资源统计的内涵

2.1人力资源统计的含义

统计是指对现在与未来环境的分析。人力资源统计是指在评估和预言的基础上,对未来一定时期内人力资源状况的假设。人力资源统计可分为人力资源需求统计和人力资源供给统计。其中需求统计是指为实现既定目标而对未来所需职工数量和种类的估算;供给统计是确定是否能够保证职工具有必要能力以及职工来自和何处的过程。

2.2人力资源统计的方法

人力资源有许多种统计方法,常用的方法有经验统计法、现状规划法、专家讨论法等。这些方法适用于不同的人力资源统计类型。

2.2.1经验统计法

经验统计法是人力资源统计中最简单的方法,它适合于较稳定的小型企业。经验统计法,顾名思义就是用以往的经验来推测未来的人员需求。不同的管理者的统计可能有所偏差。可以通过多人综合统计或查阅历史记录等方法提高统计的准确度。要注意的是,经验统计法只适合于一定时期内企业的发展状况没有发生方向性变化的情况,对于新的职务,或者工作的方式发生了大的变化的职务,不适合使用经验统计法。

2.2.2现状规划法

现状规划法假定当前的职务设置和职工配置是恰当的,并且没有职务空缺,所以不存在职工总数的扩充。职工的需求完全取决于人员的退休、离职等情况的发生。所以,人力资源统计就相当于对对人员退休、离职等情况的统计。人员的退休是可以准确统计的,但是离职是无法准确统计的。通过对历史资料的统计和比例分析,可以更为准确地统计离职的人数,现状规划法适合于中、短期的人力资源统计。

2.2.3专家讨论法

现代社会更新非常迅速,用传统的人力资源统计方法很难准确预计未来的技术人员的需求。我们知道,相关领域的专家由于把握技术发展的趋势,所以能更加容易对该领域的技术人员状况做出统计。为了增加统计的可信度,可以采取二次讨论法。在第一次讨论中,各专家独立拿出自己对技术发展的统计方案,管理人员将这些方案进行整理,编写成企业的技术发展方案。第二次讨论主要是根据企业的技术发展方案来进行人力资源统计。

3、和谐社会下医院人力资源统计的发展方向

3.1观念更新

首先要从观念上和体制上为人才创造一个更为宽松、更加充满活力的环境,要营造这样一种环境。首先需要管理者在观念上的更新,树立人力资源是第一资源的观念,尊重知识、尊重人才。其次,要牢固树立“大人才”观念,拓宽视野,放眼全球,最广泛、最充分地把各类人才聚集到医疗卫生事业中来;第三要开放用人观念,采取灵活多样的方式吸引和使用人才,不求所有、但求所在、不求所在、但求所用。

3.2管理人员专业化

众所周知,现代医院人力资源管理从业人员应该具备四个方面的能力:(1)功能性能力:是指对职工能力评估和人力资源效率的评估以及由此评估而进行的薪酬系统的设计等;(2)管理能力:包括组织内的政治和权力、组织财务的整体评估、组织工作设计、发展战略和策略联盟;(3)组织能力:包括提升职工效率的策略、组织文化的构建、多元的价值观;(4)个人能力:包括个人的影响力、感召力、专业的知识技能和技巧、领导风格等。人事部门如果把大部分时间都用于日常性事务的协调和处理上,那就无法研究和统计、分析、制定计划来解决组织的人力资源问题,这样的人事部门自然是无威信可言的。人力资源的从业人员只有对单位存在的问题、发展方向、面临的挑战和机遇有清醒的认识,才有可能为各业务职能部门提供有益的帮助。

3.3职能转变

和谐时代的到来,要求人力资源管理部门必须转变职能,从传统的行政支持者转变为经营管理合作者。为组织发展寻找合适的人才,为保持组织强劲的生命力和竞争力提供有用的人才,并采取切实措施留住人才,发展人才,这是人力资源管理的新职能。因此,人力资源管理部门传统的人事行政工作应逐步形成简化的工作流程,或直接交给专业化机构运作,而将大部分精力用于统计、分析、沟通各部门人员,根据组织的长期、短期发展目标和组织文化的需要,制定有效的人力资源发展战略措施,保证人力资源得到最合理的配置,提高各部门的工作效率,积极调动和开发人的潜能,使人力资源战略成为组织发展总战略的重要组成部分。

3.4管理体制和机制创新

在和谐社会中,人力资源管理必须实现管理体制和机制的创新。从制度上破除以职位级别衡量人的价值的旧传统,建立以知识和贡献衡量人的价值的新制度。比如要鼓励和培养职工的创新意识,建立知识创造和共享的机制;培养和发挥团队精神,营造组织与职工共同成长的氛围,引导职工将个人发展目标与组织发展的战略目标结合起来,规划职工实现自我超越的职业生涯,激励职工努力学习、努力工作,掌握更全面、更广泛、更深入的知识和技能,使组织在激烈的竞争中得以生存,使职工随着组织的发展而不断进步。

总之,在现今和谐社会,医院间的竞争归根结底就是人才的竞争。任何一个医院都必须提升人力资源的素质,才能创造医院的竞争优势。

参考文献:

[1]宛小燕,曾诚,王星月,等.浅谈卫生人力资源的预测方法[J].中国卫生事业管理,2004;(4):250-251.

[2]侯绍明.目标规划法在企业人力资源需求预测中的应用[J].中国劳动,2006,(2):57-58.

[3]冯虹,陶秋燕.现代人力资源管理[M].北京:经济管理出版社,2006:6.

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【论文关键词】统计学；统计思想；认识

1关于统计学

统计学是一门实质性的社会科学，既研究社会生活的客观规律，也研究统计方法。统计学是继承和发展基础统计的理论成果，坚持统计学的社会科学性质，使统计理论研究更接近统计工作实际，在国家和社会得到广泛发展。

2统计学中的几种统计思想

2.1统计思想的形成

统计思想不是天然形成的，需要经历统计观念、统计意识、统计理念等阶段。统计思想是根据人类社会需求的变化而开展各种统计实践、统计理论研究与概括，才能逐步形成系统的统计思想。

2.2比较常用的几种统计思想

所谓统计思想，就是统计实际工作、统计学理论及应用研究中必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括:均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想。现分述如下：

2.2.1均值思想

均值是对所要研究对象的简明而重要的代表。均值概念几乎涉及所有统计学理论，是统计学的基本思想。均值思想也要求从总体上看问题，但要求观察其一般发展趋势，避免个别偶然现象的干扰，故也体现了总体观。

2.2.2变异思想

统计研究同类现象的总体特征，它的前提则是总体各单位的特征存在着差异。统计方法就是要认识事物数量方面的差异。统计学反映变异情况较基本的概念是方差，是表示“变异”的“一般水平”的概念。平均与变异都是对同类事物特征的抽象和宏观度量。

2.2.3估计思想

估计以样本推测总体，是对同类事物的由此及彼式的认识方法。使用估计方法有一个预设：样本与总体具有相同的性质。样本才能代表总体。但样本的代表性受偶然因素影响，在估计理论对置信程度的测量就是保持逻辑严谨的必要步骤。

2.2.4相关思想

事物是普遍联系的，在变化中，经常出现一些事物相随共变或相随共现的情况，总体又是由许多个别事务所组成，这些个别事物是相互关联的，而我们所研究的事物总体又是在同质性的基础上形成。因而，总体中的个体之间、这一总体与另一总体之间总是相互关联的。

2.2.5拟合思想

拟合是对不同类型事物之间关系之表象的抽象。任何一个单一的关系必须依赖其他关系而存在，所有实际事物的关系都表现得非常复杂，这种方法就是对规律或趋势的拟合。拟合的成果是模型，反映一般趋势。趋势表达的是“事物和关系的变化过程在数量上所体现的模式和基于此而预示的可能性”。

2.2.6检验思想

统计方法总是归纳性的，其结论永远带有一定的或然性，基于局部特征和规律所推广出来的判断不可能完全可信，检验过程就是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信。

2.3统计思想的特点

作为一门应用统计学，它从数理统计学派汲取新的营养，并且越来越广泛的应用数学方法，联系也越来越密切，但在统计思想的体现上与通用学派相比，还有着自己的特别之处。其基本特点能从以下四个方面体现出：（1）统计思想强调方法性与应用性的统一；（2）统计思想强调科学性与艺术性的统一；（3）统计思想强调客观性与主观性的统一；（4）统计思想强调定性分析与定量分析的统一。

3对统计思想的一些思考

3.1要更正当前存在的一些不正确的思想认识

英国著名生物学家、统计学家高尔顿曾经说过：“统计学具有处理复杂问题的非凡能力，当科学的探索者在前进的过程中荆棘载途时，唯有统计学可以帮助他们打开一条通道”。但事实并非这么简单，因为我们所面临的现实问题可能要比想象的复杂得多。此外，有些人认为方法越复杂越科学，在实际的分析研究中，喜欢简单问题复杂化，似乎这样才能显示其科学含量。其实，真正的科学是使复杂的问题简单化而不是追求复杂化。与此相关联的是，有些人认为只有推断统计才是科学，描述统计不是科学，并延伸扩大到只有数理统计是科学、社会经济统计不是科学这样的认识。这种认识是极其错误的，至少是对社会经济统计的无知。比利时数学家凯特勒不仅研究概率论，并且注重于把统计学应用于人类事物，试图把统计学创建成改良社会的一种工具。经济学和人口统计学中的某些近代概念，如GNP、人口增长率等等，均是凯特勒及其弟子们的遗产。

3.2要不断拓展统计思维方式

统计学是以归纳推理或归纳思维为主要的逻辑方式的。众所周知，逻辑推理方式主要有两种：归纳推理和演绎推理。归纳推理是基于观测到的数据信息(尤其是不完全甚至劣质的信息)去产生新的知识或去验证一个假设，即以所掌握的数据信息为依据，归纳得出具有一般特征的结论。归纳推理是要在数据信息的基础上透过偶然性去发现必然性。演绎推理是对统计认识能力的深化，尤其是在根据必然性去研究和认识偶然性方面，具有很大的作用。

3.3深化对数据分析的认识

任何统计研究都离不开数据分析。因为这是得到统计研究结论的必要环节。虽然统计分析的形式随时代的推移而变化着，但是“从数据中提取一切信息”或者“归纳和揭示”作为统计分析的目的却一直没有改变。对统计数据分析的原因有以下三个方面：一是基于同样的数据会得出不同、甚至相反的分析结论；二是我们所面对的分析数据有时是缺损的或存在不真实性；三是我们所面对的分析数据有时则又是海量的，让人无从下手。虽然统计数据分析已经经历了描述性数据分析(DDA)、推断性数据分析(IDA)和探索性数据分析(EDA)等阶段，分析的方法技术已经有了质的飞跃，但与人类不断提高的要求相比，存在的问题似乎也越来越多。所以，我们必须深化对数据分析的认识，围绕“准确解答特定问题并且从数据中获取一切有效信息”这一目的，不断拓展研究思路，继续开展数据分析方法技术的研究。

参考文献:

[1]陈福贵.统计思想雏议[J]北京统计,2004,(05).